Diagnostic du lipœdème : vers des outils d'intelligence artificielle plus fiables

Un diagnostic qui repose encore trop sur l’œil du médecin

Aujourd’hui, le diagnostic du lipœdème repose principalement sur l’examen clinique : observation de la répartition des graisses, test du pincement, recherche d’ecchymoses faciles, douleur à la palpation… Un diagnostic utile, mais qui reste subjectif et dépendant de l’expérience du praticien, ce qui explique en partie l’errance diagnostique moyenne de 11 ans que connaissent encore de nombreuses femmes.

Ce que promet l’intelligence artificielle

Plusieurs équipes de recherche travaillent au développement d’algorithmes d’IA capables d’analyser des données d’imagerie avancée (échographie haute résolution, séquences IRM) pour identifier et quantifier objectivement les caractéristiques tissulaires propres au lipœdème : épaisseur du tissu sous-cutané, texture, répartition de la fibrose.

L’objectif : passer d’un diagnostic basé sur l’appréciation clinique à un diagnostic appuyé par des données mesurables et reproductibles, plus rapide à poser et moins dépendant de la familiarité du médecin avec cette pathologie encore sous-enseignée en faculté de médecine.

Où en est-on ?

Ces outils sont encore en phase de recherche et de validation : ils ne sont pas disponibles en pratique clinique courante aujourd’hui. Mais leur développement est suivi de près par la communauté scientifique, car un diagnostic plus rapide et plus fiable est l’une des attentes les plus fortes des patientes et des associations.

Source : Lipedema: Progress, Challenges, and the Road Ahead (Obesity Reviews)